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CLIP / BLIP-3 类「视觉-语言大模型」 • 是什么:让网络自己学会"看图说话",zero-shot 就能分类、检测、检索。 • 能干什么:不写训练代码,直接一句中文 prompt 就把商品图分成 500 类。 • 落地难度:★☆☆(pip install open_clip_torch,CPU 也能跑) 
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Segment Anything Model 2 (SAM-2) • 是什么:Meta 刚开源的"万能分割",视频里点一下即可追踪目标。 • 能干什么:直播换背景、工业缺陷区域一键抠出,不用逐帧标注。 • 落地难度:★☆☆(PyTorch 权重直接推理,1080Ti 可跑 720p) 
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YOLO-World / YOLOv9-Universal「开放词汇检测」 • 是什么:YOLO 也能 zero-shot,输入"红色安全帽"就能检测没见过的东西。 • 能干什么:工地摄像头今天想查"未戴绝缘手套",改行文本即可,不用重训。 • 落地难度:★★☆(需 GPU 转 ONNX,边缘用 RKNN 量化) 
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自监督 + 少样本工业缺陷检测(Diffusion + Memory Bank) • 是什么:用 5 张 OK 图就能学出"异常",无需缺陷样本。 • 能干什么:手机背板划痕、布料脏点实时检,省掉千级人工标注。 • 落地难度:★★☆(开源模型 + 10 行微调代码) 
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单目深度估计「Depth Anything V2」 • 是什么:一张普通照片就生成 0-10 m 稠密深度图,误差 < 5%。 • 能干什么:给 AR 导览、机器人避障当"廉价 LiDAR",成本 0 元。 • 落地难度:★☆☆(pip install depth-anything,ONNX 仅 30 MB) 
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高光谱「伪」实时分析(RGB → 512-band 重建) • 是什么:AI 把普通相机 RGB 插值成 512 波段"超光谱",能看水分、糖分、药残。 • 能干什么:果园无人机飞一圈,立刻出"糖度分布热图",无需 30 万高光谱相机。 • 落地难度:★★★(需标定一次+GPU 推理,但硬件 0 额外成本) 
好!